Wav2vec2 Large Xlsr 53 Portuguese

🚀 葡萄牙语语音识别模型评估项目

本项目主要针对葡萄牙语语音识别模型在Common Voice数据集上进行评估，通过一系列代码实现对模型的性能测试，得出对应的字错率（WER）结果。

🚀 快速开始

环境准备

确保你已经安装了torchaudio、datasets、transformers、torch等必要的库。

运行代码

以下是在Common Voice葡萄牙语测试集上进行评估的代码：

import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import (
    Wav2Vec2ForCTC,
    Wav2Vec2Processor,
)
import torch
import re
import sys

model_name = "facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-portuguese"
device = "cuda"

chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"]'  # noqa: W605

model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(model_name).to(device)
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(model_name)

ds = load_dataset("common_voice", "pt", split="test", data_dir="./cv-corpus-6.1-2020-12-11")

resampler = torchaudio.transforms.Resample(orig_freq=48_000, new_freq=16_000)

def map_to_array(batch):
    speech, _ = torchaudio.load(batch["path"])
    batch["speech"] = resampler.forward(speech.squeeze(0)).numpy()
    batch["sampling_rate"] = resampler.new_freq
    batch["sentence"] = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', batch["sentence"]).lower().replace("’", "'")
    return batch
    
ds = ds.map(map_to_array)

def map_to_pred(batch):
    features = processor(batch["speech"], sampling_rate=batch["sampling_rate"][0], padding=True, return_tensors="pt")
    input_values = features.input_values.to(device)
    attention_mask = features.attention_mask.to(device)
    with torch.no_grad():
        logits = model(input_values, attention_mask=attention_mask).logits
    pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
    batch["predicted"] = processor.batch_decode(pred_ids)
    batch["target"] = batch["sentence"]
    return batch
    
result = ds.map(map_to_pred, batched=True, batch_size=16, remove_columns=list(ds.features.keys()))

wer = load_metric("wer")

print(wer.compute(predictions=result["predicted"], references=result["target"]))

运行结果

结果：27.1 %

📚 详细文档

数据集

本项目使用了Common Voice葡萄牙语数据集进行评估。

模型

使用了facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-portuguese模型进行自动语音识别任务。

指标

使用字错率（WER）来评估模型的性能。

📄 许可证

本项目使用Apache-2.0许可证。